分类:科学学多层网络

用多层网络的角度来描述具体系统，回答具体系统的问题，并且发展多层网络分析的方法，例如，科学计量学的三层网络框架，专利分析的三层网络框架，论文-专利分析的六层网络框架。

具体方法上，可以考虑发展多层网络的广义投入产出分析。例如，当我们在作者-论文-主题网络上讨论相互影响和重要性的时候，下面的现象应该得到关注：一个重要主题上的工作，就算引用不多，也是重要的，以及过来，一个引用很多的文章或者一个大牛科学家工作的主题，也是一个重要的主题。

多层网络还可以用来试试是否能够更好地识别作者作者，更好地描述科学工作的创新性和交叉性。

例如，对于作者识别，有了作者和主题的对应，那么在某个合适的尺度下，出现同名的作者数量就会比较少了。因此，作者姓名，加上单位，加上专业的识别方式应该是已经比较严格的。如果过于严格，则可以考虑运用合作者来归并。

对于交叉性和多样性，本来它们就应该定义在作者论文主题多层网络上。